В статье рассматривается прогнозирование спроса в розничных сетях критически важно для оптимизации логистики и управления запасами. Отмечено, что традиционные статистические методы зачастую не справляются с учетом большого количества сложных нелинейных факторов, влияющих на продажи. Промо-акции, макроэкономические показатели, сезонность и конкурентная среда, — на их основе современные методологии глубокого обучения строят высокоточные прогнозные модели, способные выявить скрытые паттерны в многомерных временных рядах. Выявлено, что грамотное сочетание строгой методологии и передовых архитектур позволяет значительно повысить точность прогнозов, снижая затраты на логистику.
